AI芯片公司（如寒武纪、壁仞等）的FPGA验证工程师，面试时特别关注哪些方面的经验？

我面过几家AI芯片公司，感觉他们最看重的确实不是传统验证那套。UVM、SV是基础，但如果你只懂这些，大概率过不了。面试官会揪着AI芯片的特性问得很深。

首先，大规模并行计算阵列的验证经验几乎是必问的。他们想知道你有没有处理过成百上千个PE（处理单元）互联的验证场景。比如，怎么验证数据在阵列中的正确流动？怎么设计测试用例去覆盖各种数据依赖和冲突？有没有做过压力测试，比如验证高带宽下的数据一致性？如果你有类似TPU/NPU架构的验证项目，一定要重点准备，讲清楚验证计划、难点和你的解决方案。

其次，对AI算子的理解不能停留在软件层面。他们希望你懂这些算子在硬件里是怎么实现的。比如卷积，硬件可能采用脉动阵列或Winograd算法实现。面试官可能会问：针对这种实现，你会设计哪些定向测试？怎么验证计算精度（尤其是定点量化后的精度）？有没有考虑过边界情况，比如padding、stride的各种组合？如果你能说出针对不同硬件实现的不同验证策略，会很加分。

最后，FPGA平台上的性能分析和精度评估经验也越来越重要。很多公司会用FPGA做早期硅前验证和性能评估。他们可能会问：你有没有用FPGA跑过实际的AI模型（比如ResNet）？怎么收集性能数据（算力利用率、带宽、延迟）？怎么分析硬件计算结果与软件黄金模型的精度差异（比如跑大量图片统计TOP1/TOP5精度）？这块经验能证明你有能力把验证和系统性能评估结合起来，而不仅仅是找功能bug。

建议你重点复习：1. 计算机体系结构知识，特别是内存层次结构、数据复用、并行计算原理。2. 定点量化、误差分析的基本概念。3. 如果有时间，可以用开源项目（比如VTA）在FPGA上实际跑一个简单模型，体验整个过程，面试时就有话可说了。

总之，AI芯片验证的核心是“计算正确性”和“性能达标”，所有问题都围绕这两点展开。准备时多往这方面靠。

我去年面过壁仞和另一家AI芯片初创，分享一下体会。这类公司对FPGA验证的要求，和传统通信芯片最大的不同在于：他们极度关注计算正确性和性能验证，而不仅仅是功能正确。

面试官肯定会深挖你是否验证过大规模并行计算架构。比如，他们可能会问：你怎么验证一个包含成百上千个PE的阵列？数据如何在阵列中流动？同步和异步问题怎么处理？有没有做过压力测试，比如灌入大量随机数据或真实AI模型的数据流？

对于AI算子，他们不仅希望你了解，更希望你有实际的验证经验。比如，验证一个卷积硬件模块，除了常规的定向测试，你可能需要搭建一个参考模型（比如用Python/C++），进行大量随机测试，并特别关注边界情况（如padding、stride变化）和数值精度（尤其是定点量化场景）。

FPGA平台上的性能profiling和精度分析是核心痛点。他们很看重你是否有能力在FPGA上评估硬件设计的实际效能，比如能否发现计算单元利用率低、带宽瓶颈等问题。精度分析方面，要清楚如何定量评估硬件计算误差（例如，统计输出与黄金参考的MSE、信噪比，或分析误差分布），并判断是否在可接受范围内。

我的建议是：
1. 梳理你项目中与并行计算、AI算子相关的部分，重点准备其中的验证方法、挑战和解决方案。
2. 学习一下主流AI加速器（如Google TPU、NVIDIA Tensor Core）的架构概览，了解其数据流和关键优化点。
3. 如果没有直接经验，可以通过一些开源项目（比如用FPGA实现一个小型神经网络加速器）来获取实操认知，并在面试中坦诚说明你的学习过程和理解。
4. 准备回答一些系统性问题，比如：“如果发现芯片算力达不到预期，作为验证工程师，你会从哪些方面入手协助定位问题？”

我之前面过几家AI芯片公司，感觉他们确实很看重AI相关的验证经验。除了UVM和SV这些基础，面试官特别喜欢问有没有验证过计算阵列，比如TPU/NPU里的那些处理单元（PE）。你得清楚怎么给这些并行单元做验证，比如怎么设计测试用例去覆盖数据流、控制流，还有怎么验证计算正确性。

另外，对AI算子的了解也很重要。比如卷积、矩阵乘这些，你最好能说出它们在硬件里大概是怎么实现的（比如用乘加树、 systolic array），然后对应的验证策略是什么。比如矩阵乘，可能要重点验证数据分块、累加和精度。

如果有用FPGA做AI模型性能分析和精度验证的经验，那绝对是加分项。可以准备一下怎么在FPGA上跑模型，测算力、带宽，还有对比硬件输出和软件参考的精度（比如用余弦相似度、误差统计）。

建议你重点复习一下计算阵列的验证方法，再看看AI算子的硬件实现资料。最好能结合自己的项目，把怎么验证、遇到什么问题、怎么解决的讲清楚。

哈，我刚从一家AI芯片公司跳槽过来，可以分享点实在的。

这类公司面试，除了基础技能，他们真的非常看重“系统级”和“效率”思维。因为AI芯片往往是超大规模并行，而且对功耗和性能极其敏感。

我遇到的关注点主要有这些：

一是对AI计算范式的理解。不要求你设计硬件，但你要清楚常见的硬件架构，比如脉动阵列、SIMD向量单元。面试官可能会问：如果让你验证一个卷积加速器，你的测试计划会考虑哪些维度？（答案可能包括：不同尺寸和步长的卷积核、边界处理、通道数的变化、与激活和池化层的衔接等）。

二是基于FPGA的软硬件协同验证经验。这是很大的加分项。他们希望你知道怎么在FPGA上跑起一个简化版的神经网络，怎么收集性能数据（latency, throughput），怎么分析硬件算出的结果和软件模型（如PyTorch导出）的精度差异。有时候一点点误差累积起来就会导致模型失效，所以调试精度问题的能力很重要。

三是脚本和自动化能力。因为AI芯片配置多（算子多、数据格式多、模型多），测试量巨大。他们喜欢问你怎么用Python或其他脚本去自动生成海量测试、自动对比结果、自动生成覆盖率报告。

准备的话，建议深入理解一两个经典算子（比如矩阵乘或卷积）的硬件实现流程，并思考对应的验证场景。没有实际项目，可以自己用SystemVerilog写个简单的计算单元并搭建测试平台练手，把思路讲清楚也很有帮助。

我面过几家AI芯片公司，感觉他们最看重的确实不是传统UVM那套（当然这是基础）。面试官会反复挖你处理“大规模数据流”和“计算精度”的经验。

比如，他们特别爱问：你怎么验证一个支持INT8/FP16/BF16多种数据格式的矩阵乘法单元？这里面的痛点不仅是功能对不对，还有数据从DDR到计算阵列的搬运、不同精度下的舍入误差、以及计算吞吐量能不能达到理论值。

我的建议是，如果你有项目，一定要把下面几点理清楚：
1. 你如何设计测试场景去覆盖计算阵列的并行度（比如128x128的阵列，怎么用更少的测试向量激发数据冲突和边界情况）。
2. 精度验证的策略，特别是浮点或混合精度，怎么定黄金模型（Golden Model），是用C++模型还是用CPU数学库做对比，误差容忍度（epsilon）怎么设。
3. 如果有FPGA原型验证经验，一定要讲清楚你怎么做性能profiling的，比如用Vivado/SDK测带宽、用计数器测利用率、怎么定位瓶颈是计算还是访存。

没直接经验也别慌，可以提前研究一下典型AI算子（卷积、Pooling、LayerNorm）的硬件架构，看看论文里常见的优化（比如im2col、Winograd）。面试时能说出验证这些模块的关键点（比如权重预加载、流水线停顿），也能体现你的准备。

我面过几家，感觉他们问得挺深的。首先肯定会问UVM和SV，但很快会转到AI芯片特有的问题。比如，验证一个矩阵乘法单元，你会怎么设计testbench？怎么生成有意义的测试向量？这里他们想看你是否理解硬件计算和数据搬运的pattern。

另一个重点是低精度和混合精度计算。AI芯片常用int8、fp16甚至更低精度，验证时要考虑量化、溢出、舍入这些。如果你有定点仿真的经验，或者用过类似Fixed Point Designer的工具，一定要提。

性能验证也很关键。面试官可能会问，如果发现某个kernel的实测性能低于预期，你会怎么排查？这时候需要想到可能是内存瓶颈、数据依赖、或者计算资源冲突。最好能结合你之前用FPGA做emulation或prototyping的经历来回答。

还有一点，他们对脚本能力要求高。因为AI芯片验证经常要处理大量数据，比如对比成千上万个输出。Python是必须的，用来做结果比对、精度分析和自动化报告。

建议你重点复习计算机体系结构的知识，比如内存层次、数据复用、并行计算模型。项目经历部分，把和AI、并行计算、高性能计算相关的部分详细梳理，准备好具体的数字和案例。

面试官确实会特别关注AI芯片相关的验证经验。除了UVM和SV这些基础，他们最看重的是你有没有处理过大规模并行计算阵列的经验。比如TPU/NPU这种结构，里面有很多计算单元（PE）和复杂的片上网络（NoC），验证时要考虑数据流、同步、内存带宽这些。如果你在项目里做过相关验证，一定要重点准备，讲清楚怎么设计测试场景、怎么覆盖 corner case。

另外，对AI算子的硬件实现和验证策略也要有了解。比如卷积、矩阵乘这些，硬件上可能用脉动阵列或者专用流水线实现。验证时不仅要保证功能对，还要考虑数值精度，尤其是定点量化时的误差分析。最好能说出你用过哪些验证方法，比如用C模型做golden reference，或者用FPGA做emulation来跑真实网络。

如果有基于FPGA做性能 profiling 和精度分析的经验，那是很大的加分项。可以准备一下你如何测量算力、带宽、 latency，以及如何分析模型输出和标准结果的误差。没实际做过的话，至少了解一下常用工具和方法，比如用Vivado的ILA抓信号，或者用ChipScope。

总之，简历和面试时要突出和AI芯片强相关的部分，把通用验证技能和AI特性结合起来讲。

我去年跳槽到一家AI芯片公司做验证，分享点实际面试感受。除了UVM/SV这些基础，面试官特别看重两点：一是对AI系统级验证的理解，二是FPGA原型验证的经验。因为AI芯片很复杂，光验证模块不够，他们常问有没有参与过芯片级的验证，比如怎么用FPGA搭建原型系统，跑真实的AI模型（ResNet、BERT等），做性能 profiling 和精度分析。他们会深入问：你怎么设计测试向量？怎么对比硬件输出和软件参考模型（如PyTorch/TensorFlow）？遇到精度偏差怎么调试？所以建议重点准备FPGA原型验证方面的项目，比如怎么用FPGA加速卡（如Alveo）或公司内部平台，完成模型部署、性能测试和精度验证。另外，对AI软件栈（编译器、运行时）有点了解也很加分，因为验证工程师经常要和软件团队联调。最后提醒：AI芯片迭代快，面试官可能关注你能否快速上手新架构，学习能力很重要，可以准备例子说明你怎么在短时间内掌握一个复杂IP的验证。

在AI芯片公司面FPGA验证，他们确实会盯着AI相关经验问。我面过几家，感觉最核心的点是：你得懂AI芯片的架构和计算模式。比如他们常问有没有验证过 systolic array 或类似的大规模并行计算单元，因为这是AI芯片的算力核心。如果你在项目里做过矩阵乘或卷积的验证，一定要重点准备，讲清楚怎么设计testbench去覆盖数据流、控制流以及各种corner case。另外，对AI算子硬件实现的理解也很关键，不需要你设计RTL，但得知道常见算子怎么映射到硬件（比如卷积的im2col、winograd优化），这样才能设计出有效的验证场景。还有一点是精度分析，AI芯片往往支持混合精度（FP16/INT8），验证时得考虑量化、舍入误差，面试官可能会问你怎么验证计算精度是否符合算法要求。建议提前复习一下AI芯片的基本架构（比如寒武纪的MLU、壁仞的GPU架构），并准备一个相关的项目，把UVM方法学怎么用在这些特定模块上讲明白。